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title: Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1
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chinese_name: "FOMC英文货币政策三分类FP32合并模型"
last_updated: 2026-11-04
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  - qwen2
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  - Qwen2ForCausalLM
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  - F32
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  - safetensors
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tags:
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# Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1

> Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1 - kfcVme50 在 ModelScope 开源的模型。PolicyLens-3B-FOMC 合并版 v0.1

kfcVme50/Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1 是 ModelScope 魔搭社区上的 3.1B 参数机器学习模型，采用 other 许可。

- **Repository**: kfcVme50/Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1
- **License**: other
- **Parameters**: 3.1B
- **Tags**: qwen2, fomc, text-classification, merged-lora
- **Downloads**: 7
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-11-04

Source: https://www.modelscope.cn/models/kfcVme50/Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-Merged-v0.1

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# PolicyLens-3B-FOMC 合并版 v0.1

英文货币政策语句三分类模型，输出鸽派、鹰派或中性。将 [FOMC LoRA](https://modelscope.cn/models/kfcVme50/Qwen2.5-3B-Instruct-FOMC-LoRA-v0.1) 合入 Qwen2.5-3B-Instruct 后保存为 FP32，权重约 12.34 GB，目录内含 tokenizer，可直接加载。

## 使用

```bash
pip install -r requirements.txt
python inference.py --model . --sentence "Inflation remains elevated and policy may need to remain restrictive."
```

脚本使用 FP32，比较 A（鸽派）、B（鹰派）、C（中性）三个下一 token 的 logits。归一化分数未做置信度校准。

## 合并校验

在同一 FP32 环境中，对比「基座加 LoRA」和「保存后重新加载的合并权重」。dev 和 confirmation 共 384 条，两种加载方式的标签全部一致，准确率均为 66.15%。该结果用于核对合并前后的输出，样本来自既有内部划分。原适配器历史评测另见 [evaluation.json](evaluation.json)。

记录见 [merge_validation.json](merge_validation.json) 和 [merge_environment.json](merge_environment.json)。本次一致性结果适用于 FP32。

## 许可

基座和合并权重受 Qwen Research License 约束，任务适配及数据涉及 CC BY-NC 4.0，示例代码采用 Apache-2.0。条款及归属见 `LICENSES/` 和 [NOTICE](NOTICE)。